搜索空间的生成方法及装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了搜索空间的生成方法、基于概率分布的搜索方法及装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域、计算机视觉、深度学习以及智能云技术等领域。其中，搜索空间的生成方法，其具体实现方案为：根据至少一种搜索空间的生成策略，得到至少一个搜索空间；对所述至少一个搜索空间，根据搜索空间性能的概率分布进行迭代更新，根据迭代更新至迭代收敛所得到训练后的至少一个搜索空间得到目标搜索空间。采用本申请，至少可以提高诸如处理速度、处理精度等硬件性能。

【技术实现步骤摘要】
搜索空间的生成方法及装置、电子设备及存储介质
本申请涉及人工智能领域。本申请尤其涉及计算机视觉、深度学习以及智能云技术等领域等领域。
技术介绍
在信息处理领域中，无论是对文本信息、对包括音频或视频在内的多媒体信息、对图像信息、对视频处理中帧提取得到的图像信息等各种信息而言，都需要使用具备更好硬件性能的硬件(如终端或服务器及其芯片)、或通过多个硬件组合来架设具备更好硬件性能的硬件系统，才可以得到最优的处理效果。然而，相关技术中，对如何提高硬件性能，如处理速度、处理精度等，并未提供有效的解决方案。
技术实现思路
本申请提供了一种搜索空间的生成方法、基于概率分布的搜索方法及装置、电子设备及存储介质。根据本申请的一方面，提供了一种搜索空间的生成方法，包括：根据至少一种搜索空间的生成策略，得到至少一个搜索空间；对所述至少一个搜索空间，根据搜索空间性能的概率分布进行迭代更新，根据迭代更新至迭代收敛所得到训练后的至少一个搜索空间得到目标搜索空间。根据本申请的另一方面，提供了一种基于概率分布的搜索方法，包括：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种搜索空间的生成方法，该方法包括：/n根据至少一种搜索空间的生成策略，得到至少一个搜索空间；/n对所述至少一个搜索空间，根据搜索空间性能的概率分布进行迭代更新，根据迭代更新至迭代收敛所得到训练后的至少一个搜索空间得到目标搜索空间。/n

【技术特征摘要】
1.一种搜索空间的生成方法，该方法包括：
根据至少一种搜索空间的生成策略，得到至少一个搜索空间；
对所述至少一个搜索空间，根据搜索空间性能的概率分布进行迭代更新，根据迭代更新至迭代收敛所得到训练后的至少一个搜索空间得到目标搜索空间。


2.根据权利要求1所述的方法，所述搜索空间的生成策略，包括如下任意一种或多种：
根据选定训练模型中层的类型及所述训练模型中层的个数，来生成所述搜索空间；
根据选定训练模型中层的类型，来生成所述搜索空间；
根据选定训练模型中层的卷积属性及所述训练模型中层的个数，来生成所述搜索空间；
根据选定训练模型中层的拓扑结构，来生成所述搜索空间；其中，所述拓扑结构包括单分支的拓扑结构、或多分支的拓扑结构。


3.一种基于概率分布的搜索方法，该方法包括：
根据至少一种搜索空间的生成策略，得到至少一个搜索空间；
对所述至少一个搜索空间，根据搜索空间性能的概率分布以迭代更新的方式进行训练，在所述至少一个搜索空间根据第一目标参数迭代更新至迭代收敛的情况下，结束所述训练，得到训练后的至少一个搜索空间；
响应于第一搜索操作，在所述训练后的至少一个搜索空间中搜索得到目标搜索空间。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一目标参数，包括：用于所述搜索空间性能评估的第一超参数。


5.根据权利要求3所述的方法，还包括：
对所述目标搜索空间中的至少一个模型结构，根据模型结构性能的概率分布以迭代更新的方式进行训练，在所述至少一个模型结构根据第二目标参数迭代更新至迭代收敛的情况下，结束所述训练，得到训练后的至少一个模型结构；
响应于第二搜索操作，在所述训练后的至少一个模型结构中搜索得到目标模型结构。


6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述第二目标参数，包括：用于所述模型结构性能评估的第二超参数。


7.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对所述至少一个搜索空间，根据搜索空间性能的概率分布以迭代更新的方式进行训练，在所述至少一个搜索空间根据第一目标参数迭代更新至迭代收敛的情况下，结束所述训练，得到训练后的至少一个搜索空间，包括：
对所述至少一个搜索空间，根据搜索空间性能的概率分布进行建模，得到第一概率模型；
将用于所述搜索空间性能评估的第一超参数作为所述第一目标参数；
根据所述第一超参数，迭代更新所述第一概率模型，以基于所述第一概率模型对所述至少一个搜索空间进行迭代更新至迭代收敛。


8.根据权利要求5所述的方法，其中，所述对所述目标搜索空间中的至少一个模型结构，根据模型结构性能的概率分布以迭代更新的方式进行训练，在所述至少一个模型结构根据第二目标参数迭代更新至迭代收敛的情况下，结束所述训练，得到训练后的至少一个模型结构，包括：
对所述至少一个模型结构，根据模型结构性能的概率分布进行建模，得到第二概率模型；
将用于所述模型结构性能评估的第二超参数作为所述第二目标参数；
根据所述第二超参数，迭代更新所述第二概率模型，以基于所述第二概率模型对所述至少一个模型结构进行迭代更新至迭代收敛。


9.根据权利要求3-8中任一项所述的方法，还包括：
获取待处理的图像；
将所述待处理的图像，输入根据所述目标搜索空间搜索得到的目标模型结构进行图像处理，得到目标图像；
其中，所述图像处理包括：图像分类、图像识别、图像检测中的至少一种处理。


10.一种搜索空间的生成装置，所述装置包括：
第一处理模块，用于根据至少一种搜索空间的生成策略，得...

【专利技术属性】
技术研发人员：希滕，张刚，温圣召，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11